Del rigor en la ciencia analisis

Del rigor en la ciencia analisis

Validez en la investigación cualitativa

JMIR Publications publicó recientemente «Establishing Institutional Scores With the Rigor and Transparency Index: Large-scale Analysis of Scientific Reporting Quality» en el Journal of Medical Internet Research (JMIR), en el que se informaba de que la mejora de las medidas de rigor y transparencia debería dar lugar a mejoras en la reproducibilidad en toda la literatura científica, pero la evaluación de las medidas de transparencia tiende a ser muy difícil si la realizan manualmente los revisores.

El objetivo general de este estudio es establecer una métrica de calidad de los informes científicos que pueda utilizarse en todas las instituciones y países, así como poner de relieve la necesidad de elaborar informes de alta calidad para garantizar la reproducibilidad dentro de la biomedicina, haciendo uso de los manuscritos del Proyecto de Reproducibilidad: Cancer Biology.

Los autores abordan una mejora del Índice de Rigor y Transparencia (RTI) introducido anteriormente, que intenta evaluar automáticamente el rigor y la transparencia de las revistas, las instituciones y los países utilizando manuscritos puntuados según los criterios encontrados en las directrices de reproducibilidad (por ejemplo, NIH, MDAR, ARRIVE).

¿Qué significa el rigor en la ciencia?

Definición. El rigor científico es la aplicación estricta del método científico para garantizar un diseño experimental, una metodología, un análisis, una interpretación y un informe de resultados imparciales y bien controlados.

¿Cómo se identifican los estudios científicos rigurosos?

Un enfoque riguroso de la ciencia debe incluir una apreciación completa de las posibles fuentes de error y de cómo el error puede afectar a los resultados experimentales, así como la incorporación de procesos para autentificar los reactivos y recursos clave.

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¿Qué es el rigor en la investigación cuantitativa?

Resumen. El rigor metodológico en la investigación cuantitativa se refiere a la solidez o precisión de un estudio en cuanto a la planificación, la recogida de datos, el análisis y la presentación de informes.

Rigor científico deutsch

La investigación se realiza de diferentes maneras. Algunos estudios se planifican de principio a fin. Sin embargo, los descubrimientos innovadores a veces provienen de estudios que comienzan con experimentos preliminares que progresan a través de estudios más sistemáticos. Este último es un proceso iterativo: un experimento aquí, otro allá, y si los experimentos preliminares son prometedores, se hacen más experimentos. En algún momento, se da cuenta de que se necesitan grupos de control adicionales, y se pueden recopilar diferentes grupos mediante experimentos realizados a lo largo del tiempo. En algún momento, los datos se envuelven en un paquete, se atan con un lazo y se envían a una revista. Pero entonces, a veces, los editores y revisores exigen experimentos adicionales, y así el proceso iterativo continúa.

Cuando se puede hacer una planificación previa, es importante planificar qué grupos se necesitan, cuántos animales/sujetos/experimentos individuales se requieren, cómo compilar los grupos para evitar un sesgo no reconocido (aleatorización, por ejemplo), cómo recoger datos que eviten un sesgo no reconocido, el cegamiento, la inclusión/exclusión de datos, el manejo de valores atípicos, y mucho más.

Rigor metodológico

El debate sobre la integridad de la investigación y el rigor científico ha ganado una atención creciente en las últimas décadas, especialmente en el ámbito de la producción científica y los desafíos asociados. Entre los diversos, se encuentran los de carácter ético y metodológico que confrontan la fiabilidad de los resultados.

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Antes de presentar el trabajo, al menos un miembro principal de cada grupo colaborador debe asumir la responsabilidad de la contribución de su grupo. Se cubren tres grandes responsabilidades: la preservación de los datos originales en los que se basa el trabajo, la verificación de que las figuras y las conclusiones reflejan fielmente los datos recogidos y que las manipulaciones de las imágenes se ajustan a las directrices de la revista Nature (http://tinyurl.com/cmmrp7), y la minimización de los obstáculos para compartir materiales, datos y algoritmos mediante una planificación adecuada.1

Pero cuando hablamos de rigor científico, en general, ¿de qué estamos hablando, objetivamente? Casadevall y Fang (2016),2 entre los investigadores que más han contribuido a la discusión sobre el rigor y la integridad científica, citan el Diccionario Etimológico Online al describir que la palabra «rigor» deriva de una antigua palabra francesa, «rigueur» – fuerza y dureza3. Una perspectiva predominante en las ciencias naturales y exactas lleva la idea de rigor al «trabajo sólido», expresando un sentido de información fiable. Sin embargo, como definen Casadevall y Fang (2016)2, las palabras «exacto» y «cuidadoso», que conforman esta solidez, no dan cuenta de lo que sería la práctica de la ciencia rigurosa – este rigor va más allá del concepto de exactitud y cuidado en el diseño experimental.

Investigación rigurosa

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La práctica de la investigación científica -ya sea cuantitativa, cualitativa o de métodos mixtos- exige que el trabajo del investigador sea intelectualmente riguroso, preciso en todos sus puntos, ético y ejecutado desapasionadamente.

«Método de procedimiento que ha caracterizado a las ciencias naturales desde el siglo XVII, consistente en la observación sistemática, la medición y el experimento, y la formulación, comprobación y modificación de hipótesis». (Diccionarios Oxford)

«El rigor en la investigación cuantitativa se juzga por lo estrechas, concisas y objetivas que son las técnicas de diseño y análisis y por la escrupulosidad con que se han cumplido las normas y se han aplicado a todas las decisiones.

El rigor en la investigación cualitativa se define por el conjunto de criterios opuestos y se asocia con la apertura a los datos, la adhesión escrupulosa a una perspectiva filosófica específica y la minuciosidad en la recogida de datos.

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